回归拟合
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支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。 本代码用于混凝土抗压强度预测，亲测可用。 -
有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测
有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测 详细解释教程请见里边教程，由于文件大小限制，想要高清教程请联系我。（1066146635@qq.com） -
支持向量机的回归拟合 ——混凝土抗压强度预测
（1）SVM 是专门针对小样本问题而提出的，其可以在有限样本的情况下获得最优解； （2）SVM 算法最终将转化为一个二次规划问题，从理论上讲可以得到全局最优解，从而解 决了传统神经网无法避免局部最优的问题； （3）SVM 的拓扑结构由支持向量决定，避免了传统神经网络需要反复试凑确定网络结构的 -
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基于SVM的回归预测问题
模型目的:利用SVM建立的回归模型对上证指数每日的开盘数进行回归拟合。 模型假设:假设上证指数每日的开盘数与前一日的开盘指数、指数最高值、指数最低值、收盘指数、交易量、交易额相关,即把前一日的开盘指数、指数最高值、指数最低值、收盘指数.交易量、交易额作为当日开盘指数的自变量,当日的开盘指数为因变量。
